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《第十五届全国图象图形学学术会议论文集》2010年
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局部光滑主成分分析

陈伟福  冯国灿  
【摘要】:主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)是机器学习领域里一个非常重要的统计方法。经典的PCA基于重构误差最小或最大化方差,其具有全局的结构性。本文在原有的方法上加入一正则项,提出一种称为局部光滑主成分分析算法(Locally Smooth PCA,LSPCA)。LSPCA不仅具有PCA大部分优点,更重要的是具备如局部光滑性等新特征。基于人脸识别的实验表明,LSPCA在维数约简、特征提取等方面具有优越性。
【作者单位】:中山大学数学与计算科学学院
【基金】:国家自然科学基金No.60975083、No.U0835005
【分类号】:TP181

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